CUDA 마스터하기: 머신 러닝 엔지니어를 위한

AI 요약

기사에서는 모델 복잡성과 데이터셋 증가로 전통적 CPU 기반 컴퓨팅이 한계에 이르렀고, NVIDIA에서 개발한 CUDA가 GPU의 병렬 계산 능력을 활용해 머신 러닝 워크플로를 가속화한다고 설명합니다. CUDA의 핵심 개념으로 스레드·블록·그리드 계층 구조, 글로벌·공유·로컬·상수·텍스처 등 다양한 메모리 유형과 메모리 모델, GPU에서 병렬로 실행되는 커널(예: vectorAdd)을 제시하며 메모리 계층 구조와 시간·공간 국부성 원칙을 이해해 성능을 최적화해야 한다고 설명합니다.